新一代信息技术与制造业的深度融合发展，极大地开拓了网络空间的边界，将连接对象从人延伸到机器设备、工业产品和工业服务，数据的连接量、流通量、计算量均呈现出指数级爆发式增长。作为新型生产要素，工业数据已成为推动制造业转型升级的重要战略资源，但与此同时也存在管理执行不到位、开发利用不深入、流通共享不充分等问题，尚未完全发挥数据要素对数字经济的放大、叠加和倍增作用。为进一步了解工业数据利用和管理状况，工业互联网产业联盟（简称AII）于今年3至4月开展了《工业大数据利用和管理》问卷调查，回收有效问卷91份，初步形成以下观点：
一、工业领域数据应用广泛，对数据需求强烈
受访者在工作中需要从外部获取数据的达到95%[全文均四舍五入到百分之一位。下同。]之多，超过一半（52%）的受访者表示目前获得的数据不足够支撑现有工作的需要，近八成（77%）认为获得的数据不够广泛是制约现阶段数据应用的主要因素。从使用外部数据的主要用途看，提高工作效率占70%，研究开发占66%，提供延伸服务和提高工作质量分别占到64%和56%。
评：工业领域对数据的依赖程度已经达到相当高的水平，而且数据使用者仍觉得数据不够用，不够广泛，对数据的需求强烈。
二、数据分享流通多限于企业内部，
对外数据流通主张合作共赢
答卷中近八成（78%）回答工业数据进行了二次使用，数据的流通仍以企业内部占主导，73%回答将数据提供给企业内部其他部门二次使用。仅仅18%回答数据还提供给企业外部二次使用，驱动力多来自效率、质量等自身利益方面的提升。
工业领域对付费获取外部数据持开放态度，50%表示价钱合理愿意花钱买数据，但同时，不太在乎通过卖数据来直接赚钱，仅11%表示希望对方买我的数据。主张合作开发利益共享模式占压倒多数，作为数据供给侧时为66%，作为数据消费侧时更高为89%。同时，数据消费侧有26%期待能免费使用数据。
评：工业数据跨企业流通有待进一步推动和提升。工业企业期待通过数据利用来提升效率和质量，并对付费购买数据持开放态度，更主张合作开发利益共享的合作模式。
三、诸多因素导致数据流通不畅，
数据治理有待提高
前面提到95%的人需要从外部获取数据，但这一过程相当的不顺利：仅一成（11%）表示获得外部数据相对容易，有明确的渠道；八成（80%）则表示过程不容易，靠自己寻找和沟通获得；有近三成抱怨难以说服对方提供数据，还有三成则说不知道哪里有数据。
即使获得了数据，对数据表示满意的不到5%：近七成认为数据质量堪忧，47%抱怨数据提供不及时，41%说数据密度不够高，还有四成说拿到的数据和描述不相符。
评：工业数据流通渠道匮乏、流通不畅、数据治理水平不高，使数据的获取和使用面临诸多挑战，直接制约了数据要素的价值发挥。
四、制约数据开放流通的主要因素和可能的消除办法
对外分享数据，企业最担心泄漏商业秘密占86%，其次是担心暴露客户个人隐私有36%，还有33%担心破坏信息不对称优势。在回答消除顾虑的可能办法时，近八成希望数据分享的范围可控，超六成认为要符合企业的规定，58%则依仗数据脱敏处理。
问及企业数据安全管理方面的规定时，有14%表示所在企业不允许数据对外分享；48%认为规定是原则性的，可操作性不强；四成受访人认为规定限制数据流动。
评：企业需要着眼保障自身竞争优势、从数据资产视角制定切实、精准的数据分类分级管理制度，并结合数据脱敏、分享可控等技术手段，消除企业在数据分享流通中的顾虑，才能释放数据分享流通活力。
五、企业是否具备数据集成管理系统引出的差异
答卷中，47%的受访者表示企业已经建设数据仓库、数据湖、平台或数据中台，这部分企业对于数据利用和管理的态度，体现出一些有意思的显著差异。如更多认为数据能支撑现有的工作需要；更少抱怨数据提供不及时；也更加积极的开展数据共享，并从数据管理制度上鼓励数据流动和利用，在数据治理水平方面也具有显著优势。
评：数据仓库、数据湖或数据中台等数据集成管理系统为企业数据利用带来了极大便利，且流通意愿更开放，数据获得更及时、数据管理治理的水平也更高，对数据资产化管理有较大帮助。企业这部分的投资取得了显著成效。
六、小结
通过对问卷的分析，我们从中可以看出工业领域对数据的使用已经相当普遍，工业企业期待获得更广泛和质量更好的数据，需求非常强烈。工业数据目前大多在企业内部流通使用，外部分享受到流通渠道匮乏，流通不畅，数据治理水平不高等因素的制约，限制了数据要素的价值发挥。数据安全管理制度较为粗放，并未解决企业在数据流通中的顾虑，某种程度上限制了数据的流动。制定切实保护企业竞争优势的、更科学的工业数据精准分类分级管理制度，采用数据脱敏技术等技术手段，并建立可信可控工业数据供需对接和流通平台及生态环境，才能消除企业顾虑，释放数据要素分享流通的活力。
为进一步落实《工业数据分类分级指南(试行)》，中国信息通信研究院从工业企业实际出发，形成了科学完整的工业数据精准分类分级实施体系，在企业数据脱敏和数据可信可控流通等方面的顶层规划、实践和解决方案均有深入研究，并建立工业大数据产业创新平台，开展数据竞赛和数据供需对接，可为大型工业企业提供数字化转型及工业大数据治理利用方面的咨询服务，助力工业企业安全有序利用数据要素，让数据要素成为工业高质量发展的新血液。
